基于区块链的毕业设计WeCare.ai – WeCare.ai公司

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WeCare.ai

Serving Through AI, one step at a time.

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Inspiration

The number of breast cancer cases in India are increasing day by day at a significant rate. The main problem arises when women are unable to detect this cancer at an early stage. This can be either due to lack of money or unawareness about the topic. It’s our priority to raise awareness for Breast Cancer and detect breast cancer at an early stage in life and hence we have made a software that checks the symptoms and also examines the histopathology images and predicts whether the user is having breast cancer or not.

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What it does?

Our team at WeCare.ai successfully built and deployed an integrated Artificial Intelligence solution that caters to all needs pertaining to a patient who is diagnosed with a metastatic tumor. WeCare.ai’s website endows an interactive portal for users to explore any information regarding breast cancer. The research team is proud to develop a contextual virtual assistant integrated with the main website that can answer any query regarding breast cancer, from providing information regarding fundamentals of breast cancer to performing symptom analysis of patients, from displaying statistics and visualization plots to conducting virtual counseling session for our users, this know-it-all bot is more than sufficient to resolve any inquiry. Another state-of-the-art solution brewed in WeCare.ai’s kitchen is the tumor classification web-app that can predict the presence or absence of metastatic or invasive ductal carcinoma just by uploading the histopathology image. While designing this product for our clientele, our team only kept one thing in mind: Serving through AI, One Step at a Time.


How we built it?

WeCare.ai has a fully responsive website developed with the help of HTML5, CSS3 and JavaScript. The Backend section is utilizing Node.js for deployment. This website has the basic information about the research and development team and how does our team work to help the patients win the fight against breast cancer. WeCare.ai’s chatbot is assembled based on fundamentals of NLP and trained on a curated dataset that our team has collected from reputed sources and medical professionals. The data is fed into a JSON file which contains intents along a tag with patterns and their corresponding responses, as soon as our sequence model built using PyTorch classifies the seed sentence of the user to one of the tags the corresponding response is displayed instantly. The deployment of the chatbot was done on Flask on the Heroku cloud platform. The classifier used for assessing whether a user has a metastatic tumor or not was trained using Convolutional Neural Networks and managed to get an accuracy of 98.2%. The model is deployed using the Flask micro-framework in an interactive, responsive web application where a user can directly upload images for prediction. Alternatively, the users can choose to preserve the records in our database, by signing up and providing basic details.

WeCare.ai - WeCare.ai公司

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Challenges we ran into

As the world shifted to a phase of remote learning during these uncertain times, our team at WeCare.ai did the same. However, with the enforcement of any new regulation, complications are bound to occur.

  1. The most notable challenge was gathering the required dataset for training the model.
  2. Deploying our models within a specific amount of time was a bit much of a challenging task.
  3. The major challenge our team faced was integration of all the different technical frameworks and toolkits into one dynamic responsive website.

Nevertheless, with the sheer resolute and gumptious attitude of each member, we were able to successfully overcome this problem to serve you better.


What did we learn?

The idea itself was overwhelming, and challenged us to push our limits. We learnt the methodical way to implement a mere idea, into something that can benefit the society and serve as motivation for improvement. We mastered the Art of Solution-Building and integrating Society related problems into Technological Solutions. Through the challenges, we absorbed a lot of Web Development and Machine Learning/ Deep Learning tactics, leveraging State-of-the-art algorithms and techniques to achieve high accuracy and performance.


What’s next?

In addition to the chatbot, Team EtherBots is working towards developing and incorporating speech recognition for multiple languages, in order to be able to connect with a wider population. Moreover, we intend to be able to identify several other diseases by using the State-of-the-art algorithms and techniques for classification and early identification of anomalies.

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From TeamEtherBots

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WeCare.ai公司灵感的作用是什么?我们是如何建造的?我们遇到的挑战我们学到了什么?下一步是什么?

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  • 最显著的挑战是收集训练模型所需的数据集。
  • 在特定的时间内部署我们的模型是一项具有挑战性的任务。
  • 我们团队面临的主要挑战是将所有不同的技术框架和工具包集成到一个动态响应的网站中。在
  • 通过人工智能服务,一步一步。

    <WeCare.ai><WeCare.ai><WeCare.ai><WeCare.ai><WeCare.ai><WeCare.ai><WeCare.ai><WeCare.ai>WeCare.ai - WeCare.ai公司

    喜欢这个项目吗?在我们的网站上,每天访问的乳腺癌患者数量显著增加。当女性不能在早期发现这种癌症时,主要问题就出现了。这可能是因为缺钱或对这个话题不了解。我们的首要任务是提高人们对乳腺癌的认识,并在生命早期发现乳腺癌,因此我们开发了一个软件,可以检查症状,也可以检查组织病理学图像,并预测用户是否患有乳腺癌。我们的团队WeCare.ai公司成功构建并部署了一个集成的人工智能解决方案,以满足所有与被诊断为转移性肿瘤患者相关的需求。WeCare.ai公司该网站为用户提供了一个互动的门户网站,用户可以浏览任何有关乳腺癌的信息。研究团队很自豪地开发了一个与主网站集成的上下文虚拟助手,可以回答任何有关乳腺癌的查询,从提供有关乳腺癌基本知识的信息到对患者进行症状分析,从显示统计数据和可视化图表到为用户进行虚拟咨询,这种无所不知的机器人足以解决任何问题。另一种最先进的解决方案正在酝酿中WeCare.ai公司’sKitchen是一个肿瘤分类网络应用程序,它可以通过上传组织病理学图像来预测转移性或浸润性导管癌的存在与否。在为我们的客户设计这个产品时,我们的团队只记住一件事:通过人工智能,一步一步地服务。

    WeCare.ai公司在HTML5、CSS3和JavaScript的帮助下开发了一个完全响应的网站。后端部分正在利用节点.js用于部署。本网站提供了研发团队的基本信息,以及我们的团队如何帮助患者战胜乳腺癌。WeCare.ai公司的chatbot是基于NLP的基本原理组装而成的,我们的团队从知名来源和医学专业人士那里收集了一个精心策划的数据集。数据被输入到一个JSON文件中,该文件包含一个带有模式的标记的意图及其相应的响应,一旦我们使用PyTorch构建的序列模型将用户的种子语句分类为一个标记,相应的响应就会立即显示出来。聊天机器人的部署是在Heroku云平台的Flask上完成的。用卷积神经网络训练用于评估用户是否有转移瘤的分类器,其准确率达到98.2%。该模型使用Flask micro框架部署在一个交互式、响应迅速的web应用程序中,用户可以直接上传图像进行预测。或者,用户可以选择在我们的数据库中保存记录,方法是注册并提供基本的详细信息。

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    <WeCare.ai>

    随着世界在这些不确定的时期进入远程学习阶段,我们的团队WeCare.ai公司做了同样的事。然而,随着任何一项新规定的实施,必然会出现复杂情况。

    这个想法本身是压倒性的,它挑战着我们的极限。我们学会了有条理的方法来实现一个简单的想法,使之成为有益于社会并作为改进的动力的东西。我们掌握了解决方案构建和将社会相关问题整合到技术解决方案中的艺术。通过这些挑战,我们吸收了大量的Web开发和机器学习/深度学习策略,利用最先进的算法和技术来实现高精度和高性能。

    除了聊天机器人,EtherBots团队还致力于开发和整合多种语言的语音识别,以便能够与更广泛的人群联系。此外,我们打算通过使用最先进的算法和技术对异常进行分类和早期识别,来识别其他几种疾病。

    WeCare.ai - WeCare.ai公司

    ⭐ 从TeamEtherBots

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    WeCare.ai公司在HTML5、CSS3和JavaScript的帮助下开发了一个完全响应的网站。后端部分正在利用节点.js用于部署。本网站提供了研发团队的基本信息,以及我们的团队如何帮助患者战胜乳腺癌。WeCare.ai公司的chatbot是基于NLP的基本原理组装而成的,我们的团队从知名来源和医学专业人士那里收集了一个精心策划的数据集。数据被输入到一个JSON文件中,该文件包含一个带有模式的标记的意图及其相应的响应,一旦我们使用PyTorch构建的序列模型将用户的种子语句分类为一个标记,相应的响应就会立即显示出来。聊天机器人的部署是在Heroku云平台的Flask上完成的。用卷积神经网络训练用于评估用户是否有转移瘤的分类器,其准确率达到98.2%。该模型使用Flask micro框架部署在一个交互式、响应迅速的web应用程序中,用户可以直接上传图像进行预测。或者,用户可以选择在我们的数据库中保存记录,方法是注册并提供基本的详细信息。

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    1. 最显著的挑战是收集训练模型所需的数据集。
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